分类预测|基于粒子群优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序PSO-LightGBM 多特征输入多类别输出

分类预测|基于粒子群优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序PSO-LightGBM 多特征输入多类别输出

一、基本原理

要将PSO（粒子群优化算法）与LightGBM结合用于分类预测，以下是详细流程和原理：

1. PSO优化原理:

   • 原理: 粒子群优化算法通过模拟鸟群觅食的过程来搜索最优解。每个粒子代表一个解，并根据其自身经验和群体经验更新位置和速度，以找到全局最优解。
   • 步骤:
     1. 初始化粒子的位置和速度。
     2. 计算每个粒子的适应度（通常是模型性能指标如准确率或F1得分）。
     3. 更新粒子的速度和位置。
     4. 迭代直到满足停止条件（如最大迭代次数或适应度阈值）。

2. LightGBM分类原理:

   • 原理: LightGBM是一种梯度提升算法，通过训练多棵决策树来提升模型性能。它采用直方图算法来加速训练过程。
   • 步骤:
     1. 数据预处理，如特征缩放和编码。
     2. 选择模型参数，包括树的数量、树的深度等。
     3. 训练模型，并通过交叉验证优化模型性能。
     4. 使用训练好的模型进行分类预测。

3. PSO与LightGBM结合的流程:

   • 定义超参数空间: 确定LightGBM模型的超参数（如学习率、最大深度、叶子节点数量等）的搜索范围。
   • 初始化PSO: 初始化一组粒子，每个粒子代表一组超参数配置。
   • 评估适应度: 通过训练LightGBM模型并评估其在验证集上的性能（如准确率）来计算每个粒子的适应度。
   • 更新粒子位置: 根据粒子的适应度和群体的经验更新粒子的位置和速度，探索更优的超参数配置。
   • 迭代优化: 重复评估和更新步骤，直到找到最优超参数组合或达到预定的停止条件。
   • 训练最终模型: 使用优化后的超参数训练最终的LightGBM模型，并进行分类预测。

通过PSO优化LightGBM的超参数，可以提升模型的预测准确性和效率。

二、实验结果

PSO-LightGBM分类预测

LightGBM分类预测

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出